k - Python

简介

k - Python是一种用于机器学习和深度学习的Python库，旨在提供高性能、灵活性和易用性的API，同时也提供了强大的可视化工具和数据处理能力。

安装

可以使用pip安装k-Python：

pip install k-python

也可以在GitHub上克隆k-Python的最新版本：

git clone https://github.com/k-Python/k-python.git

功能

k-Python提供了众多机器学习和深度学习的功能，包括但不限于以下内容：

• 数据处理
• 特征工程
• 模型选择
• 模型训练
• 模型评估
• 可视化

样例

以下是使用k-Python的样例代码：

import k
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 特征工程
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']
X_train, X_test, y_train, y_test = k.model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 模型训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
score = model.score(X_test, y_test)
print('Score:', score)

# 可视化
import matplotlib.pyplot as plt
k.visualize.plot_confusion_matrix(model, X_test, y_test)
plt.show()

这个例子展示了如何使用k-Python进行数据处理、特征工程、模型训练、模型评估和可视化。